用于课堂教学评估的教师肢体动作检测  

作　　者：闫晓炜 张朝晖[1] 赵小燕[1] 贾鹂宇 

机构地区：[1]北京科技大学自动化学院

出　　处：《中国教育信息化》2019年第16期88-91,共4页Chinese Journal of ICT in Education

基　　金：北京市人才培养共建项目“基于信息技术的课堂教学质量控制研究”（编号：GJ1804）

摘　　要：利用智能视频监控来进行课堂教学自动评估,可以方便高效地服务于教学,而作为课堂教学中的主要角色,教师授课状态对课堂教学评价有着至关重要的影响,因此本实验使用视频技术通过对教师肢体动作检测实现了对教师的授课评价。在实验中作者首先对比了OpenPose和yolo两种深度学习算法并最终选择yolo算法,然后自己制作数据集进行训练检测,完成教师肢体动作的识别,最后针对识别框尺寸大小不准确的问题进行了优化,提高了检测的准确度。

关 键 词：课堂教学评估 肢体动作检测 深度学习算法 

分 类 号：TP37[自动化与计算机技术—计算机系统结构] G202[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]